机器人学的历史与未来

机器人学的历史与未来机器人学的历史与未来 基于符号的机器人学诞生与发展的简要历史 工程学科的一个共同点是 先有工程实践 机器人学的诞生也不例外 是 随着工业机器人的诞生与发展而进行的 直至七十年代 工业机器人整个系统 基本定型 发展主要在于单元器件性能的逐步改进 这时机器人学向深度和广 度发展 成为一门非常综合和活跃的学科 这也是工程性质学科的另一个共同 点 到一定时期 理论将超前于工程实践 George C Devol 于五十年代中期发 明工业机器人 是可重复编程的 PTP 控制的操作手 和 Jeseph F Engelberger 共同发展这一全新工具概念后 于 1959 年成立第一家工业机器人公司 Unimation lnc 启发工业机器人发明的前期工作是二战中开始的主从控制的遥控 机器人的开发 主要用于放射性物质的处理 工业机器人发展的主要历史事件如下 1954 年 美国 G C Devol 发明可编程机器人 专利号 2988237 1959 年 美国行星公司制造第一台商用机器人 1960 年 美国 Unimation 公司成立 1970 年 Victor Sheinman 验证 Starford Manipulator 1971 年 日本工业机器人协会成立 1974 年 美国 Cincinnati Milaeron 公司推出第一台小型机控制的机器人 T3 1976 年 Ralph Bolles 发展了机器人编程语言 AL 1978 年 Unimation 公司推出可用于装配的通用机器人 PUMA 1978 年 日本 牧野洋发明 SCARA 装配机器人 机器人学研究的主要事件有 1954 年 Denavit 和 Hartenberg 1954 提出用于表达空间杆件几何关系 的一般方法 可用于解机器人正运动学 1962 Ernst 1962 和 Boni 1962 分别研究带触觉和压觉传感器的机 械手 1964 Uicker 1964 的博士论文研究了空间杆件的动力学 1968 Pieper 1968 的博士论文中用代数方法解逆运动学问题 1968 McCarthy 1968 在 Stanford AI Lab 研究带摄像机 麦克风的机 器人 能根据人的指令发现并抓取积木 1971 Kahn 和 Roth 1971 研究机器人的最少时间控制 1972 Paul 1972 研究关节空间轨迹规划 1973 Bolles 和 Paul 1973 用装有视觉和力觉的 Stanford arm 完成水泵 装配 1974 Bejezy 1974 研究机器人的动力学和计算力矩控制 1976 Bolles 1976 发展了机器人编程语言 AL 1979 Paul 1979 研究了笛卡尔空间的轨迹规划 1979 Lozano Perez 和 Wesley 1979 研究机器人避障问题 1981 R P Paul 1981 出版第一本机器人学课本 Robot Manipulator Mathematics Programmings and Control 这些事件的选择标准是该项研究开创性的 但是 虽然 1954 1964 二事 件是机器人运动学和动力学的基础 但并不是专门为机器人学研究的 1978 年 PUMA 通用工业机器人的诞生可看作是工业机器人的成熟 直到现 在 工业机器人的整个机械结构 驱动 控制结构 编程语言均和 1978 无本 质差别 1981 年机器人学课本的出版标志着该学科的成熟 Denavit 和 Hartenberg 1954 Pieper 1968 Paul 1972 Bolles 1976 Paul 1979 等人的研究对工业机器人的成熟作用巨大 由于学科发展的主要驱动力是求新求深 进入八十年代 机器人学的发展 主要向广度和深度发展 主流也渐离工业背景 但由于机器人学是工程学科 太偏离实际肯定要受到制约 也即受到市场驱动力的制约 如那么多的机器人 控制和智能方面的研究 但无一实用 这方面的研究肯定要萎缩 这几年 机 器人学界意识到这一点 也即研究经费减少了 开始把注意力投向新的工程 主题 基于行为的机器人学和生物机器人学将把机器人学推向新的发展时空 基于符号的机器人学的主要研究内容 参照 K S Fu 等 1988 的经典机器人学课本 传统机器人学的研究内容为 运动学 动力学 轨迹规划 操作手控制 包括位置与力控制 机器人传感器 路径规划与任务规划 以上内容均在笛卡尔空间对机器人或环境用符号进行描述 关节空间可映 射至笛卡尔空间 然后实施规划和控制 这部分机器人学称之为基于符号的 机器人学是恰当的 另外机器人路径规划和任务规划是与基于符号的人工智能 特别相关的部分 这部分内容也称之为智能机器人学或基于人工智能的机器人 学 基于符号的人工智能引起的危机自然也是它的危机 进入十年代后 机器人学向深度和广度发展的研究有 多机器人系统的运行学 动力学 运动轨划 控制和协调等问题 冗余度机器人的运动学 动力学 运动规划和控制问题 弹性机器人的运行学 动力学 运动规划和控制问题 复杂环境中机器人的基于多传感器的信息处理与任务实现问题 向广度发展的研究为 移动机器人的结构 传感器 控制与任务规划等 爬行 步行 飞行 水下 轮式 履带式等等能移动的机器人均是移动机 器人 够成非常丰富的研究内容 由于机器人在工作空间中移动 首要问题即 是避障与导航 由于移动机器人需要具有在动态环境中的自主运动和作业的能 力 另一术语自主机器人也主要指移动机器人 由于移动机器人的工作环境 动态的 不确定的 与工业机器人的工作环 境 结构化的 完全不同 也就需要新的理论 正是这方面的工程需要诞生了 基于行为的机器人学及向生物机器人学的发展 什么是基于行为的机器人学 基于行为的机器人学反对抽象的定义 因此采用场景化 具体化的解释更 适合该领域的哲学思想 下列表是基于行为的机器人学和基于符号的机器人学 在各方面的比较 特征项基于行为的机器人学基于符号的机器人学 研究对象非结构化环境工作的自主机器人结构化环境工作的机器人 环境特点动态的 不确定的 复杂的确定的 预知的 简单的 传感信息的处理 分布式直接处理 不抽象 不定 义 集中式融合处理 抽象 定义 对环境的处理无中心模型 无中心表达有模型 有中心表达 行为序列的产生 行为序列由目标 操作场景和机 器人之间的交互作用而突现产生 根据给定的任务预先进行 精确的规划 行为控制自组织 分布式中央控制或隐形中央控制 信息处理方式并行 计算量极小串行 计算量极大 任务实现 由自组织行为和环境交互作用的 突现行为实现 由算法实现 系统结构 由行为模块并行组织 分层结构 动态突现 由功能模块串行组织 结 构固定不变 系统理论 主要用语言表达 难以形式化 强调具体化 场景化证实 主要用符号表达 便于分 析 多用仿真 基于行为的机器人学的重要研究内容是系统结构而不是算法 基于行为的机 器人在非结构化动态环境中的性能非常优越 用基于符号的机器人学设计的类 似的机器人无法达到如下性能 高速度 高灵活性 在动态复杂环境中的移动速度可达到 2 米 秒 高柔性 迅速适应变化的内外部约束 高鲁棒性 可以承受局部损坏 高效性 软件代码可以是传统的几百分之一 硬件可以是传统的几十分之 一 经济性 价格是传统的十几分之一 简易性 没有机器人学正规训练的人也能很快操作 可扩展性 很少改变原有系统便可增加性能 可靠性 分布式自组织并行工作 可靠性强 生物机器人学 新的研究共同体 进入九十年代 机器人学研究中出现了许多新名称 如 基于行为的机器 人学 Brooks 1991a 进化机器人学 Harvey 92 非笛卡尔机器人学 Gomi 1996 认知机器人学 Brooks 1997 等等 其中 进化机器人 学主要研究当前环境行为进化 非笛卡尔机器人学和基于行为的机器人学研究 类似的内容 认知机器人学是 Brooks 新提出的概念 因为 Brooks 一直领导着 这个新的领域 有必要解释这个概念的背景 Brooks 研究组研制基于行为的机 器人取得很大成功后 Brooks 和 Stein 1993 开始进行机器人的最高形式 仿人机器人的研究 主要是想实现其智能一步步累积的思想 更把研究面向人 类认知问题 当时建立了很大的研究计划 至 1996 年底 Brooks 1997 报 告了该计划的研究成果 显然 该计划从经费 技术和研究思想上遇到大挫折 目前还停留在单元模块的制造和研究上 在研究思想上 由于系统结构还是基 于 SA 设计 由第三章的分析 根本是不会成功的 从技术上说 人从机体 感觉到大脑 远比想象的复杂 完全模拟人的行为 进一步拥有人的能力 还 是长远的研究目标 从研究思想上 Brooks 的智能累积思想 1991a 是行不 通 一方面 Brooks 仍采用整体智能的概念 另一方面 智能的进化包含生物基 础的进化 并不单纯是行为层次的增加 尽管如此 Brooks 的研究计划引起世 人注目 因为以前的类人机器人主要是机构的研究 最复杂是早稻田大学加藤 一郎研制的会演奏钢琴的机器人 是传统控制方式的杰作 Brooks 是第一个用 基于行为的方法研制仿人机器人 已制成头眼手模块 德国 GMD 和日本东京 大学也开始这方面的研究 虽然研究计划遭到挫折 但 Brooks 1997 提出 了认知机器人学的概念 并把它作为基于行为的机器人学的进一步发展 他把 身体形态 动机 一致性 自适应 发展 大脑机理等作为研究主题 可以看 出 Brooks 想把研究类人机器人作为基于行为的机器人的发展 他所说的认知 机器人学即是对类人机器人的研究 也没有提出系统的理论 只是研究对象复 杂了 通过以上分析 进入九十年代 许多研究人员从生物学中寻找启发来开拓 机器人学的新方向 主要推动力量是 Brooks 建立的包容结构理论 许多研究者 也发现了包容结构的局限性 在它基础上很难再进行进一步的研究 上一章提 出的 GBA 作出了很大的发展 GBA 是一个开放的系统 在 GBA 的基础上 行 为学习 行为进化等等均可以系统地进行研究 同时又面临许多新的问题 如 更为有效的驱动系统 传感器 复杂学习问题 计算工具问题 思维问题等等 单一地面对某一问题 如 当前环境行为进化 或认知 都不利于机器人学新 的发展 有必要把它们都统一到生物机器人学的范畴中 因为它们的思想基础 都是统一的 另外 生物机器人学也不是基于行为的机器人学的发展 而是一 种包容 以构成新的研究共同体 以深入 综合的视野拓宽机器人学研究的新 时代 生物机器人学的研究对象是 动态的不确定的环境中工作的自主 半自主 的机器人 研究方法是 从生物系统的各个层次获得启发 动态平行应用从上 向下和从下向上的研究方法 也即太极研究方法 更多地运用综合策略 主要研究内容如下 1 仿生物机构 驱动器 传感器 2 仿生物计算工具 3 系统结构与智能结构 4 意识 动机 情感 成长 相互作用 技能 语言 学习 知识 知 觉 行为实现 思考等认知能力 5 系统设计与制造 这样 生物机器人学就有了明确的指导方向 包容性也很大 如 Harvey 1992 提出的进化机器人学主要研究认知能力中的成长问题 采用 动态神经网作为计算结构和工具 认知机器人学也